将diffusion模型用于分类任务(Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier) wjlnb 北京航空航天大学在读研究生238 人赞同了该文章 卡内基梅隆大学的一篇paper将预训练好的diffusion model直接当作0样本分类器,验证了将diffusion生成式模型用于判别式任务的可行性。 该模型不需要任何额外的参数和训练,只使用...
diffusion model (七) diffusion model是一个zero-shot 分类器 Paper:Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier Website:diffusion-classifier.github.io/ 背景 最近,出现了一系列大规模的文生图模型,它们极大地增强了我们通过文字生成图片的能力。这些模型可以根据各种提示生成逼真的图片,展现出惊人的综...
目前GLIGEN支持四种输入。（左上）文本实体+box （右上）图像实体+box（左下）图像风格+文本+box （右下）文本实体+关键点实验结果也显示，GLIGEN 在 COCO 和 LVIS 上的zero-shot性能大大优于目前有监督layout-to-image基线。可控图像生成在扩散模型之前，生成对抗网络（GANs）一直是图像生成领域的一哥，其潜空间...
研究人员认为这是因为GLIGEN的门控自注意力学会了为接下来的交叉注意力层重新定位与标题中的接地实体相对应的视觉特征,并且由于这两层中的共享文本空间而获得了泛化能力。 实验中还定量评估了该模型在LVIS上的zero-shot生成性能,该模型包含1203个长尾物体类别。使用GLIP从生成的图像中预测边界框并计算AP,并将其命名...
当CFG的gudiance scale参数设置不同时,FID和CLIP score会发生变化,下图为不同的gudiance scale参数下,SD模型在COCO2017验证集上的评测结果,注意这里是zero-shot评测,即SD模型并没有在COCO训练数据集上精调。 可以看到当gudiance scale=3时,FID最低;而当gudiance scale越大时,CLIP score越大,但是FID同时也变大...
Muse 3B参数模型在zero-shot COCO评估中实现了7.88的FID,同时还有0.32的CLIP得分。 Muse还可以在不对模型进行微调或反转(invert)直接实现一些图像编辑应用:修复(inpainting)、扩展(outpainting)和无遮罩编辑(mask-free editing)。 Muse模型 Muse模型的框架包含多个组件,训练pipeline由T5-XXL预训练文本编码器,基础模型(bas...
当CFG的gudiance scale参数设置不同时,FID和CLIP score会发生变化,下图为不同的gudiance scale参数下,SD模型在COCO2017验证集上的评测结果,注意这里是zero-shot评测,即SD模型并没有在COCO训练数据集上精调。 可以看到当gudiance scale=3时,FID最低;而当gudiance scale...
研究人员认为这是因为GLIGEN的门控自注意力学会了为接下来的交叉注意力层重新定位与标题中的接地实体相对应的视觉特征,并且由于这两层中的共享文本空间而获得了泛化能力。 实验中还定量评估了该模型在LVIS上的zero-shot生成性能,该模型包含1203个长尾物体类别。使用GLIP从生成的图像中预测边界框并计算AP,并将其命名...
最新评测结果显示，AltCLIP-m18 在中英文 zero-shot（零样本）检索任务上超过 CLIP 达到了最优水平⬇...
当CFG的gudiance scale参数设置不同时,FID和CLIP score会发生变化,下图为不同的gudiance scale参数下,SD模型在COCO2017验证集上的评测结果,注意这里是zero-shot评测,即SD模型并没有在COCO训练数据集上精调。 可以看到当gudiance scale=3时,FID最低;而当gudiance scale越大时,CLIP score越大,但是FID同时也变大...